基于熵权TOPSIS的中国粮食供应链风险评价与防控对策

摘 要：受日益严峻的国际粮食产业环境影响，我国粮食安全危机错综复杂，保障粮食供应链的安全至关重要。为了科学、精准管控粮食供应链风险要素，基于熵权逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，TOPSIS）构建评价指标，使用Stata17软件计算出各指标的权重，以及我国粮食供应链总体风险贴近度和供应链各环节风险贴近度，并用Excel软件计算分析出影响我国粮食供应链的主要因素。结果表明：我国粮食供应链风险整体呈下降趋势，对粮食供应链影响最大的障碍分别在生产环节和运输环节，当前主要的风险防控对策为继续坚持“藏粮于地、藏粮于技”战略、构建粮食供应链预警机制、提高粮食供应链韧性等。

关键词：粮食供应链；风险评价；熵权TOPSIS；防控

中图分类号：F326.1 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2023）21-04-5

0 引言

当今世界处于百年未有之大变局，自然灾害、俄乌冲突等一系列问题严重影响了国际粮食市场和供应稳定。我国既是粮食生产大国，也是粮食进口大国，各种国际事件的冲击对我国粮食安全也造成了威胁。为了保障粮食安全，我国基于对当前形势的精确把握，提出全方位夯实粮食安全根基，牢牢守住18亿亩耕地红线的战略方针。粮食供应链作为保障粮食安全的重要一环，对我国粮食供给有着重要作用。粮食供应链涉及粮食的生产、储备、加工、运输、销售等多个环节，任何一环出现问题都会波及整个供应链，甚至导致供应链的解体，最终威胁国家粮食安全。因此，笔者通过选定粮食供应链风险评价指标，构建模型定量研究我国粮食供应链的主要风险环节、类型及其影响，从而为更好地保障我国粮食供应链的安全运营提供参考。

1 问题提出

由于对粮食供应链的研究起步较晚，我国学者对粮食供应链的含义没有统一的界定。洪岚等［1］将粮食供应链的含义分为广义和狭义，广义是指以粮食物流为中心，包括种子化肥生产商、农户与农业种植公司、粮食加工企业、粮食经销企业、粮食供应物流服务商及最终用户在内的物流和信息流网络；狭义是指粮食企业与其供应商、分销商、物流服务提供商建立的最佳合作伙伴关系。陈倬［2］认为粮食供应链是由农户、粮食生产组织、粮食收储中心、粮食加工企业、粮食经销企业、粮食物流服务商及消费者等各方成员组成的一个完整的环节链，从粮食的生产布局到粮食的加工增值、交易流通一直延伸到成品粮的销售服务。

目前，与粮食相关的供应链评价方法主要集中在农产品供应链。张丽等［3］在农产品供应链模型基础上构建风险指标体系，运用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，ANP）评价其风险，提出风险管理应对策略。李远远等［4］提出从种植、组织、流通、加工、供应、需求、环境7个方面构建农产品供应链风险评价指标体系，运用ANP确定指标权重，构建了基于ANP-Fzzy模型的农产品供应链风险评价方法。而针对粮食供应链风险评价的方法较少，朱佳翔等［5］将模糊层次分析法与模糊偏阶群决策法相结合，提出将模糊混合群决策支持系统方法用于粮食供应链安全的评估决策。王小艺等［6］通过分析粮食供应链的相关数据，结合粮食供应链中的风险因素，构建多维层次风险指标体系，并应用关联规则，构建了粮食供应链危害物综合风险等级评价方法。

综上所述，我国粮食供应链研究还处于起步阶段，对于粮食供应链风险评价方法较少。基于上述背景，笔者基于熵权逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，TOPSIS）评价模型，从粮食供应链的生产环节、存储环节、加工环节、运输环节、销售环节及政策6个方面构建风险评价指标体系，对我国粮食供应链风险进行评价，并根据障碍度模型，找出影响我国粮食供应链的主要障碍因素。

2 我国粮食供应链风险评价指标体系构建

笔者在设计我国粮食供应链评价指标体系过程中，遵守系统性、可获得性、科学性等原则，并参考雷勋平等［7］、张钰宁［8］、张小允等［9］、罗海平等［10］、荣志杰等［11］、王宣珂等［12］、伊改［13］等学者的已有成果，从粮食供应链的生产环节、储备环节、加工环节、运输环节、销售环节［14］及政策［15-16］等6个方面，设计了包括粮食播种面积、耕地灌溉面积，农业机械总动力等16个具体指标的粮食供应链风险评价指标体系（见表1）。

3 我国粮食供应链风险评价与模型构建

3.1 数据来源

此研究数据主要来源：粮食种植面积、耕地灌溉面积、农业机械总动力、耕地受灾面积、人均粮食占有量、突发环境次数、道路密集度、铁路粮食货运运输量、人均国内生产总值及主要食品消费中粮食消费占比来自《中国统计年鉴》和国家统计局发布信息，农药使用量、农业财政支出来自《中国农村统计年鉴》，粮食自给率和粮食加工企业来自《中国粮食年鉴》和中国海关总署官网的数据，并通过相关计算所得，粮食仓储有效容量来自河北省粮食和物资储备局官网，经济政策不确定指数来自Economic Policy Uncertainty官网。

3.2 模型构建

3.2.1 熵权TOPSIS模型

3.2.1.1 模型介绍

熵权法是一种根据每个评价指标的原始数据所提供的信息来确定权重的客观加权方法。笔者将熵权法与TOPSIS结合，克服了TOPSIS评价具有主观性的缺点，能够客观地反映我国粮食供应链的风险变化。

3.2.1.2 建模步骤

第一步，根据相关数据构建我国粮食供应链风险评价初始化矩阵F，n为评价年数，m为指标数。

第二步，对公式（1）进行标准化处理，以消除不同指标量纲的影响。对我国粮食供应链风险呈正向影响的指标用公式（2）处理，对呈负向影响的指标用公式（3）处理。而后根据公式（2）和公式（3）得到标准化矩阵H。

式（2）（3）中：[hij]表示第i（i=1，2，[…]，n）个年份中第j（j=1，2，[…]，m）个指标的标准化值，[minfij]为第i个年份中第j个指标的最小值，[maxfij]为第i个年份中第j个指标的最大值。

第三步，根据公式（5）计算第j个指标下第i个年份比重kij。

第四步，根据公式（6）计算每个指标的信息熵[Ej]。

第五步，计算每个指标差异系数[Yj]。

[Yj=1-Ej] （7）

第六步，根据公式（8）计算每个指标的权重Wj。

第七步，构造加权决策矩阵V。

[V=vijn×m=Wj×Hn×m] （9）

第八步，确定每个指标的正负理想解。

正理想解[V+=maxv1j，v2j，…，vij] （10）

负理想解[V-=minv1j，v2j，…，vij] （11）

第九步，使用欧式距离计算各个年份到两个解的距离。

第十步，计算各个年份与正理想解的风险贴近度[Ci]。

式（14）中：[Ci]为第i个年份的风险贴近度，取值范围为［0，1］；[Ci]越大，表明粮食供应链的风险越大，反之则越小。

3.2.2 障碍度模型

在分析2012—2021年我国粮食供应链风险变化的基础上，为了进一步探索和识别影响我国粮食供应链风险的主要障碍因素，引入障碍度模型进行诊断。计算公式为

式（15）中：障碍度[Oij]为第j个指标对第i年粮食供应链风险的障碍度。

4 实证分析

利用熵权TOPSIS计算得到2012—2021年我国粮食供应链风险整体变化趋势图和粮食供应链各环节风险变化趋势图（见图1和图2），具体分析如下。

4.1 我国粮食供应链风险总体变化分析

由图1可知，2012—2021年我国粮食供应链风险整体呈下降趋势，风险指数从2012年的0.579 9下降至2021年的0.373 0，平均每年下降2.07%。其主要原因是党的十八大以来，党和国家高度重视粮食安全，并结合当前实际，探索出一条符合我国国情的粮食安全发展道路：一是建立了“三位一体”的粮食安全保障体系，二是不断加强粮食供给保障能力建设，三是有效统筹国内外农业资源配置。这些政策的有效实施，在保障我国粮食安全的同时，大大降低了我国粮食供应链的风险。

4.2 我国粮食供应链各环节风险变化分析

结合表1各个评价指标的权重和图2粮食供应链各环节风险变化趋势可以得出以下结论。我国粮食供应链生产风险整体呈下降趋势，主要是因为我国不断加强对耕地的保护、对农村水利设施的投资建设。2012年我国水利投资建设资金11.1亿元，到2021年增加至53.8亿元。我国粮食供应链储备风险整体呈下降趋势，主要是因为“藏粮于地、藏粮于技”措施的有效实施。近年来，我国粮食产量持续增加，人均粮食占有量从2012年的452.0 kg增加至2021年的483.5 kg，远远超过国际粮食安全线。随着我国粮食产量的不断增加，我国粮食库存也在不断增加。截至2021年，我国标准粮食仓房粮食储备近7亿t。但是我国粮食自给率不断降低，2021年我国粮食自给率为88.77%，到2022年下降至80.90%。根据海关总署数据，我国主要进口的粮食为玉米和大豆，可能是因为我国畜牧产业需要大量的玉米和大豆来制作饲料，而国内的玉米和大豆产量不能满足需求，导致需要从海外进口。由此导致我国粮食供应链储备风险虽然降低，但是降低程度不明显。我国粮食供应链加工风险整体呈上升趋势，主要是因为在“十三五”时期，我国对粮食加工行业提出了新的要求，对质量不达标、产能落后的粮食加工企业进行整改，帮助优质的粮食加工企业做大做强，淘汰了大批不合格的粮食加工企业。我国粮食供应链运输风险整体呈下降趋势，主要是因为近年来我国突发事件不断减少，2013年我国突发事件达到712次，但是2021年减少至199次，我国道路运输的威胁大大降低。此外，随着我国经济水平的提高和科技的发展，无论是基础设施的建设还是智能化设备的使用，都提高了运输行业的抗风险能力。我国粮食供应链销售风险整体呈上升趋势，主要是因为随着生活水平的不断提高，人们的消费观念发生了变化。2012年，在我国居民主要食品消费中，粮食消费占比为41%；2021年，我国居民粮食消费占比下降至35%。以往人们只要求“吃得饱”，现在要求“吃得好”，食品消费出现多元化趋势，所以出现了粮食消费减少的现象。我国粮食供应链政策风险变化幅度较大，整体呈上升趋势。出现此种现象的主要原因是当前我国宏观经济环境复杂，有诸多的不确定性，如通货膨胀和经济周期。此外，全球气候变暖导致极端天气灾害频发，经济全球化逆流，贸易保护主义抬头等诸多因素，也对我国粮食安全造成了威胁。

4.3 我国粮食供应链风险主要障碍因素诊断

对2012—2021年我国粮食供应链风险评价指标数据进行测算，按照障碍程度Bi≥4.0%、出现频率大于50%的标准进行筛选［17］，得到我国粮食供应链风险主要障碍因素诊断结果（见表2）。

由表2可知，我国粮食供应链风险最主要的障碍因素是粮食种植面积、人均粮食占有量、突发事件次数（频率为90%），其次是耕地灌溉面积、粮食自给率、经济政策不确定指数（频率为80%）。从供应链的各环节风险来看，频率出现较多的障碍因素中，生产环节占3个，储备环节占2个，加工环节占1个，运输环节占3个，销售环节占2个，政策占2个。这表明在2012—2021年，虽然其他各个环节对粮食供应链都有影响，但目前我国粮食供应链主要障碍因素来自生产环节和运输环节。结合图2可知，粮食供应链各环节风险整体呈下降趋势的是生产环节和运输环节，而其他环节风险都处于上升趋势，表明这两个环节对我国粮食供应链整体风险变化起主导作用。